假期,OpenAI发布了Sora 2,美股市场一下子又热闹起来。
按照OpenAI自己的说法,这是“视频界的GPT-3.5时刻”。
初代Sora刚出来时,大家觉得是炫技,画面连贯但物理逻辑常崩,像梦里拍的片子,好看但不真实。
而Sora 2不一样,它开始真正理解世界了——玻璃摔碎的轨迹、雨水打在窗户上的动态、人物走路时重心的变化,都更贴近现实。
更关键的是,它第一次能同步生成语音和音效,不再是“无声电影”加后期配音,而是音画一体,一步到位。
这意味着什么?意味着AI带来的变化越来越明显。
从这方面来看,Sora 2不是简单的“AI玩具”,而有可能是推动新一轮生产力革命的引擎。
其背后所依赖的算力、数据、算法与应用场景,正在打开增长空间。
一、什么是Sora?Sora是OpenAI于2024年初发布的文本生成视频(Text-to-Video)大模型,它能够根据用户输入的一段文字描述,自动生成最长60秒、画面逼真、情节连贯的高清视频。

其核心技术基于Transformer架构和扩散模型,结合对海量真实世界视频数据的学习,具备强大的时空建模能力,能模拟物理规律、理解角色行为、处理复杂场景,并支持多镜头切换与细节还原。
简而言之,Sora不仅是工具层面的创新,更是对内容生产方式的改变,被业界称为“AI视频时代的起点”。
从这方面来看,很多人关注Sora生成的视频有多像电影,但我更在意的是它的可控性和指令遵循能力。

初代Sora对复杂指令的理解常常“选择性执行”,比如你让它生成“一个人从高楼跳下,打开降落伞安全着陆”,它可能只呈现跳楼那一瞬,或者降落伞凭空出现。
而Sora 2能更好地理解动作之间的因果关系,执行多步骤指令,甚至模拟出符合物理规律的运动轨迹。
这背后,是对现实世界更强的建模能力。
它不再只是“拼接画面”,而是在“构建场景”。你可以把它想象成一个虚拟导演,不仅能听懂你的剧本,还能自己补全细节、设计运镜、配上音效,最后交出成片。
这种能力的跃迁,让AI视频开始具备实用价值。
广告、教育、影视预演、游戏过场动画……这些对效率敏感的行业,将迎来一次内容生产的“降维打击”。
我们常说AI改变世界,但具体怎么改?我觉得可以从三个层面来看Sora 2带来的变化:
第一层:效率——内容生产的“工业化”提速
过去拍一条30秒广告,需要脚本、演员、场地、拍摄、剪辑、配音,周期动辄数周。
现在,输入一段文字,几分钟内就能出样片。
成本不是下降一半,而是可能压缩到原来的成本有望大幅降低,具体幅度视场景而定。
这对内容密集型行业或许是颠覆性的。

第二层:体验——从“看视频”到“进视频”
Sora App推出了“Cameo”功能,用户录一段视频完成身份验证后,就能把自己的形象“注入”AI生成的场景中。
你可以一键穿越到雪山、太空站,甚至和虚拟角色对话。
这不仅是娱乐,更是一种新的社交表达方式——我不仅是观众,我或许还能成为故事的一部分。

第三层:生态——产业链上的整合
当每个人都能低成本生成高质量视频,内容的定义将被改写。
品牌不再只依赖专业团队做广告,普通人也能为产品创作“用户生成内容(UGC)”。
而平台需要应对的,是如何管理海量AI内容、如何区分真实与合成、如何保护原创与隐私。
这或许会催生新的规则、新的工具、新的商业模式。

回到投资上,这场技术浪潮,能否在A股找到映射?哪些公司可能从中受益?
笔者尝试回到产业逻辑本身,AI视频的背后,离不开三大支撑:算力、数据、应用。
顺着这条链路,笔者可以梳理出3个可能清晰的方向:
1. 数据要素:内容安全与版权管理
AI需要数据训练,生成的内容又涉及版权和真实性
。未来,如何确权、如何溯源、如何识别AI生成内容,会变得越来越重要。
那些在数字水印、内容审核、数据合规方面有积累的公司,可能会成为AI时代的“基础设施服务商”。
2. 应用落地:传媒与营销的效率工具
影视公司、广告 agency、MCN机构,是最早感受到AI冲击的群体。
谁能用好AI工具,谁就能更快出片、更多试错、更低成本。
一些头部传媒公司已经在内部测试AI脚本生成、虚拟拍摄等应用。
虽然短期难有业绩贡献,但长期看,AI将成为行业标配工具。
3. 算力底座:国产AI芯片与服务器
再厉害的模型,也得跑在硬件上。
Sora这类大模型训练和推理对GPU需求极大。
在国产化的大背景下,拥有自主AI算力能力的企业值得关注。
比如做AI加速芯片的,做高端服务器的,做数据中心整体解决方案的。
它们处于产业链上游,提供算力基础设施。
写在最后Sora 2的发布,让我想起2年前第一次用ChatGPT时的感觉:技术突然变得“可用”了。
以前我们说AI,总像是在讲未来。而现在,它正在一点点渗入现实。视频生成不再是极客的玩具,而可能开始成为一种通用能力。
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(来源:财经小猎豹的财富号 2025-10-07 20:15) [点击查看原文]